自定义 Copilot 云代理的推理级别
GitHub 为 Copilot 云代理（cloud agent）新增了推理级别设置，用户可以在委派任务时选择模型，并决定模型的思考深度。它的直接意义是：把“推理质量”和“消耗成本”的取舍权交到了用户手里。
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沃尔玛振动编码工具 Code Puppy 的创建者将前往人工智能初创公司 Pydantic
沃尔玛内部 AI 编码工具 Code Puppy 的创建者 Michael Pfaffenberger 宣布离职，加入 AI 创业公司 Pydantic。Code Puppy 一年内从 1000 名用户增长到近 7.5 万，是大型企业用自然语言开发软件的代表性案例。
LinkedIn 表示今年不会在人工智能硬件上投入大量资金，但它有充分的理由
LinkedIn 决定下个财年不扩张 AI 数据中心，而是通过提升现有 GPU 效率来支撑新功能。在微软整体巨额投入 AI 算力的背景下，这成了一个值得关注的另类样本。
1 in 4 people in Japan believes AI could replace friends and family: poll
日本共同社旗下Jiji的一项全国民调显示，约四分之一的日本人认为未来更先进的AI会取代朋友和家人，年轻群体中这一比例更高。这提醒AI从业者，大模型的社会接受度正从“工具能否用”转向“关系是否可信”。
OpenAI 未发布的模型 Astra 解决十大开放数学问题
OpenAI 内部未发布模型 Astra 在数学推理上取得突破，一次性解决了 10 个长期开放的数学问题，并且每个结果都附带 Lean 形式化验证证书。这提示大模型正在从“会聊天”跨向“能做出可验证的科学发现”。
代币经济学：为什么让人工智能付费很棘手
大模型公司投入数百亿美元建成的 AI 服务，如今在向企业收费时遇到了麻烦——按 token 计费的模式不可预测，企业很难预估成本，连微软、Uber 都曾出现 AI 编码预算超支的情况。AI 能力很强，但“怎么定价”正成为商业化路上最棘手的环节。
中国软件行业领军人物、深开鸿CEO王成录博士确认出席AICon深圳，将分享“让 AI 拥有身体：从大模型迈向物理 AI”
深开鸿 CEO、原华为鸿蒙系统负责人王成录，确认出席 2026 年 8 月的 AICon 深圳站并发表主题演讲，核心观点是：大模型只给 AI 造了“大脑”，要真正落地千行百业，还必须为它接上能感知和行动的身体。这场演讲把行业议题从“模型能力竞争”拉回到“物理世界落地”，值得所有关注 AI 产业化的人留意。
Palantir 强劲季度后，CEO Alex Karp 称 AI 行业”马克思主义”
Palantir 发布了一份创纪录的季度财报，CEO Alex Karp 借此猛烈抨击 OpenAI、Anthropic 等大模型公司，称它们试图“夺取合作伙伴的生产资料”，带有“马克思主义”色彩。这一表态看似偏激，背后却是企业客户对数据主权和供应商锁定问题的真实焦虑。
使用强大的数据加载和自动判断，通过 Moonshot PerceptionBench 评估多模态视觉模型
月之暗面推出 PerceptionBench，一个用于评估多模态视觉模型的基准测试框架，主打稳健的数据加载和自动化判断能力，让模型“看得准不准”有了更可复现的测量方式。
从零开始，教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件
有开发者用 OpenAI 的编程智能体 Codex，从零开始独立完成了一个硬件项目的设计与实现。这件事之所以值得关注，是因为它意味着 AI 的能力正从纯软件世界延伸到需要动手、需要物理验证的硬件开发流程中。